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原文传递某车型A柱-后视镜区域的流动特性与气动噪声优化

论文题名：	某车型A柱-后视镜区域的流动特性与气动噪声优化
关键词：	汽车侧窗区域;优化设计;流动特性;气动噪声
摘要：	随着汽车产业的飞速发展，人们对汽车的品质要求逐渐升高，除了对汽车基本性能要求以外，乘坐舒适性受到了汽车消费者更多的关注，当汽车车速超过100km/h 时，汽车的气动噪声对乘员乘坐舒适性的影响将超过路面滚动噪声和驱动噪声的影响。由于实际行驶时，侧窗会开启进行气体交换，保证乘员舱内气体新鲜。基于此，本课题以某 SUV 侧窗开启为研究对象，通过 CFD(Computational Fluid Dynamics)商用仿真软件 STAR-CCM+与前处理软件ANSA以及优化软件 Isight搭建智能优化平台，综合利用计算气动声学 CAA(Computational Aeroacoustics)分析方法，首先通过简易类车体模型，探究空腔噪声形成机理，搭建实车侧窗开启模型，并与简易模型对比分析得出，乘员舱内气动噪声形成机理。然后对靠近侧窗区域的 A 柱、后视镜进行局部外形改变，研究揭示 A 柱棱线位置、以及后视镜布置形式对乘员舱内气动噪声的影响关系，进一步确定后续优化设计的变量选取以及变量范围。最后，通过Isight搭建实车气动噪声的智能优化平台，采用多岛遗传算法对乘员舱内气动噪声进行算法寻优，在优化变量范围内，寻求噪声最优解，为后续控制侧窗区域气动噪声提供参考。本文主要内容与结论具体如下：　　本文首先通过简易类车体模型，探究在空腔开口位置气动噪声形成机理，并搭建实车侧窗开启模型，通过与简易模型对比分析得出，侧窗开启时，乘员舱内气动噪声形成机理。且为验证 Kelvin-Helmholtz 共振现象，对简易类车体模型进行 30-90km/h 的速度梯度验证。结果表明，扰动反馈机制是风振噪声形成的主要原因。任何空腔模型都存在一个固有频率，而随着车速增加，空腔开口涡脱频率呈现非线性变化，当涡脱频率与固有频率接近时，会引发Kelvin-Helmholtz共振现象，会加剧空腔风振噪声。扰动反馈机制与Kelvin-Helmholtz共振现象共同导致空腔风振噪声的形成。扰动反馈机制是空腔风振噪声形成的主要原因，而Kelvin-Helmholtz共振现象加剧了风振噪声的形成。　　然后，由于 A 柱、后视镜距离侧窗较近且对侧窗开启时乘员舱内气动噪声影响较为严重，因此对靠近侧窗区域的 A 柱、后视镜两个部位分别进行局部外形的改变，分析其对乘员舱内气动噪声特性的影响关系，进一步确定后续智能优化的变量选取以及变量范围。首先对后视镜镜柄位置以及 A 柱棱线位置进行梯度扫略，通过梯度扫略确定局部外形改进的变量取值，然后依据梯度扫略所选取的变量取值，对其数值计算得到其流场信息，最后根据流场信息分析得出侧窗区域气流流动变化情况以及对乘员舱内气动噪声的影响关系。结果表明，当后视镜镜柄安装在车门上时，侧窗区域气动噪声优于安装在三角侧窗位置。此外 A 柱棱线位置将影响气流流经此处的流动状态，从而影响侧窗其噪声，并且发现后视镜尾流涡与 A 柱涡两者之间存在相互影响，且共同影响侧窗气动噪声。　　最后，基于Isight搭建智能优化平台，选取设计变量并确定变量范围，通过最优拉丁超立方采样。对采样模型进行流场稳态以及瞬态计算，得到采样数据，然后根据采样数据集建立 kriging近似代理模型并验证近似代理模型精度，最后通过智能算法寻求气动噪声最优解。结果表明，优化后乘员舱内气动噪声整体降低，且影响最为严重的后排左侧乘客人耳处总声压级为 109.48 dB，与原始模型相比降噪率为4.55%，并通过对寻优数据进行数值计算发现，数值计算得到后排左侧乘客人耳处总声压级为108.62 dB，与寻优结果误差为0.7%。优化后的模型相比于原始模型有更好的气动噪声特性。　　本文通过对实车侧窗气动噪声形成机理展开研究，分析了A柱-后视镜区域对侧窗气动噪声的影响，并且通过 Isight 搭建的智能优化平台，采用智能算法对 A 柱、后视镜进行局部外形改进，为抑制侧窗区域气动噪声以及 A 柱、后视镜布置形式提供了一定的参考意义。
作者：	段林
专业：	工程(车辆工程)
导师：	赖晨光;王庆洋
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆理工大学
学位年度：	2023